Cómo la analítica de datos informa al sector de la moda

La industria de la moda a menudo ha sido impulsada por personalidades y genios creativos de estrellas que impulsan tendencias basadas en el instinto y la fuerza de voluntad. La sabiduría impuesta sostuvo que la industria debe confiar más en el arte que en la ciencia. La analítica de moda ofrece al sector una nueva perspectiva, que permite a las empresas complementar y apoyar el lado artístico del comercio con la cantidad adecuada de ciencia basada en datos.

Implica el uso de aplicaciones que extraen datos de una variedad de fuentes sobre ventas de moda, estilos y tendencias. Ayuda a las empresas a evaluar el rendimiento pasado y predecir los resultados futuros para que puedan tomar mejores decisiones sobre qué colecciones construir, qué niveles de inventario retener, qué canales de distribución usar y qué promociones pueden generar más ingresos.

¿Qué es la analítica de datos?

Es el proceso de examinar los conjuntos de datos para extraer conclusiones sobre la información que contienen. La analítica incorpora cada vez más inteligencia artificial, que utiliza modelos algorítmicos para buscar información sin que una persona le diga al sistema dónde buscar y qué buscar. Las empresas utilizan el análisis de datos para ayudarles a tomar decisiones más informadas combinando grandes conjuntos de datos para encontrar patrones y correlaciones ocultos. Más allá del negocio, los científicos e investigadores utilizan ampliamente la analítica de datos para verificar o rechazar modelos científicos, teorías e hipótesis.

De la moda, la analítica de datos puede ayudar a los comerciantes a comprender mejor el comportamiento de los compradores, optimizar la experiencia de los clientes a través de canales digitales y físicos, personalizar las promociones en función de comportamientos o intereses anteriores, como estilos de ropa o ajuste y tendencias, y prever la demanda futura de forma más precisa para que puedan mantener los niveles de inventario adecuados.

Acceda a 3 pasos para simplificar la previsión de la demanda de los comerciantes de moda

¿Qué es la analítica de moda?

La analítica de moda es el proceso que utilizan las personas del sector de la moda, sobre todo los compradores y comerciantes de empresas de retail, para aprovechar los datos con el fin de determinar qué tendencias están vendiendo, qué tipo de clientes los compran, cuánto inventario pedir y qué ventas podrían surgir en el futuro.

¿Qué es la analítica de moda?

El análisis de moda incorpora todos los sistemas y procesos necesarios para hacer análisis de moda, como estrategias, tácticas y la tecnología involucrada. Cada vez más, el análisis de moda implica el uso de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático (ML) para ir más allá de simplemente informar sobre el pasado. Con la IA para retail y el aprendizaje automático, las empresas pueden obtener una comprensión más procesable de las tendencias en los mercados de moda en rápida evolución.

Además de comprender qué artículos se venden, los análisis de moda proporcionan visibilidad y orientación sobre los comportamientos de los clientes, lo que puede ayudar a los comerciantes a tomar decisiones esenciales, como fijar el precio adecuado, ofrecer los productos que deseen los clientes y mantener estanterías con los productos adecuados cada temporada. La analítica de moda permite utilizar datos empíricos a la hora de tomar decisiones sobre estilos, colores, tamaño y cuánto inventario comprar para sus tiendas, en lugar de simplemente confiar en intuiciones. Es una forma de "poner algo de ciencia detrás del arte", dice Greg Flinn, un ex ejecutivo de planificación de mercaderías, Neiman Marcus.

Conclusiones clave

• Ayuda a las empresas a almacenar el inventario adecuado en el momento adecuado para corresponder con las estaciones y las tendencias de los consumidores, a fin de venderlo a los precios más rentables.
• También ayuda a las empresas del sector de la moda a centrarse mejor en los clientes, predecir tendencias, gestionar el inventario, planificar y diseñar recopilaciones y personalizar ofertas, todo ello basado en más factores conectados con datos.
• Existen cuatro tipos principales de analítica de moda utilizados por las empresas del sector: análisis descriptivo para medir el rendimiento pasado, análisis de diagnóstico para determinar la causa raíz de un problema, análisis predictivo para proyectar resultados futuros y análisis prescriptivos para sugerir los siguientes pasos.

Analítica de moda en detalle

La analítica de moda combina datos de fuentes como carros de compra en línea, programas de fidelización, sistemas de software de punto de venta, aplicaciones de inventario y cadena de suministro, campañas de marketing, fuentes de datos de consumidores de terceros y encuestas de tiendas para guiar las decisiones empresariales. Los comerciantes y fabricantes de moda utilizan análisis para evaluar el rendimiento empresarial, conocer las preferencias de los clientes, identificar tendencias y generar los siguientes pasos sugeridos. Estas empresas aplican el análisis de moda a decisiones futuras basadas en previsiones, como la cantidad de inventario que se debe reordenar y a llamadas en tiempo real realizadas en el momento oportuno, como qué oferta podría atraer a un comprador en línea para realizar una compra.

¿Por qué es tan importante la analítica de moda?

Proporciona herramientas importantes para las empresas de retail que esperan aumentar las ventas y los beneficios al obtener mejores estadísticas sobre los deseos y comportamientos de los consumidores. La moda es un sector que cambia con rapidez: las tendencias de moda pueden caer en desuso rápidamente, dejando a los comerciantes y fabricantes atrapados con productos obsoletos a los que tienen que liquidar con grandes descuentos. Los analistas necesitan información clara sobre los datos para poder controlar el rendimiento del negocio, detectar las cambiantes preferencias de los clientes e identificar tendencias que puedan informar a sus decisiones sobre qué artículos deben almacenarse y qué precios deben fijarse. Para ello, recopilan datos constantemente de orígenes y sistemas de producción orientados al cliente. Los orígenes de datos pueden incluir carros de compra en línea, programas de fidelización, sistemas de punto de venta, campañas de marketing y encuestas en la tienda. Los sistemas de producción cruciales incluyen los de fabricación, inventario, almacén, envío y finanzas.

Además de proporcionar herramientas para evaluar y explicar con precisión el rendimiento pasado, la analítica de moda ofrece una mejor manera de predecir comportamientos futuros de los consumidores y sugerir futuras acciones en una amplia variedad de actividades de alto riesgo. Para los comerciantes, las decisiones sobre qué inventario almacenar en tiendas físicas y virtuales en una temporada de compras vital, como las vacaciones o la vuelta a clases, o qué descuento u otra oferta ofrecer a los clientes en línea en tiempo real juegan un factor importante en su éxito y supervivencia. La analítica es particularmente importante para la industria de la moda porque las tendencias son extremadamente cortas y el consumidor sabe tan fluido. La analítica de moda no garantiza que un comerciante domine la tendencia, pero el poder de los análisis puede ayudarle a mejorar sus probabilidades y permitirles detectar y corregir errores más rápidamente, todo lo contrario sino tuvieran estas herramientas.

Cuatro tipos de análisis de moda

Existen cuatro tipos principales de analítica de datos de moda: análisis descriptivo que reflejan y explican el rendimiento pasado; análisis de diagnóstico para determinar la causa raíz de un problema determinado; análisis predictivo para prever resultados futuros; y análisis prescriptivos para recomendar los siguientes pasos. El uso de una combinación de estos enfoques analíticos permite comprender mejor el comportamiento de los clientes, optimizar la experiencia de los mismos a través de canales digitales y físicos, mantener en stock los bienes adecuados y personalizar las promociones en función de los comportamientos o intereses del cliente, como el estilo, los ajustes y las tendencias. A continuación se detallan cada uno de los cuatro enfoques.

¿Cómo pueden las marcas de moda recopilar datos?

Las marcas de moda recopilan datos (PDF) de sistemas internos, conocidos como datos propios, así como de agregadores de datos, conocidos como datos de terceros. Entre los orígenes de los datos de primera fuente se encuentran:

• Sistemas de punto de venta: los minoristas utilizan sistemas de PDV para realizar pagos de clientes, aceptando pagos en efectivo o digitales (tarjetas de crédito/débito, carteras digitales, etc.). Las empresas también utilizan sistemas de PDV para recopilar cantidades limitadas de información del cliente. Los sistemas de PDV modernos pueden conectar los pagos a un cliente mediante identificadores de fidelización de la tienda, como un número de teléfono o un número de fidelización.
• Aplicaciones de gestión de relaciones con los clientes (CRM): los sistemas CRM recopilan y gestionan información pertinente sobre los clientes y sus conexiones con una compañía, incluida información de contacto, interacciones con representantes de la compañía, compras, solicitudes de servicio y ofertas o propuestas. Los sistemas CRM ayudan a las empresas a desarrollar relaciones más sólidas con sus clientes. Permiten a los vendedores y a sus gerentes realizar tareas como generar informes sobre el número de clientes con los que se pone en contacto en un momento determinado y estimar su probabilidad de realizar una transacción. Las marcas de moda pueden usar CRM para gestionar datos sobre características básicas de un cliente, como la ubicación, las preferencias de compra, la periodicidad y el valor de por vida.
• Aplicaciones de experiencia del cliente (CX): más integrales que CRM, los sistemas CX van más allá de recopilar y compilar información sobre los clientes y sus interacciones con una empresa. Estas aplicaciones ayudan a los agentes de ventas y servicios a realizar ofertas y lanzar campañas de marketing y anuncios en línea. Los sistemas CX generalmente están diseñados para ayudar a las organizaciones a realizar un seguimiento de sus interacciones con los clientes desde el momento en que se conectan por primera vez, pasando por la venta, y a medida que los clientes reciben servicios, obtienen soporte o participan en un nuevo ciclo de ventas.
• Aplicaciones de planificación de recursos empresariales (ERP): los sistemas de ERP permiten a las empresas facturar a los clientes y cobrarles pagos, realizar un seguimiento de la producción y el inventario, gestionar transacciones con proveedores, realizar actividades de gestión de riesgos y cumplimiento y mantener su contabilidad general. Una solución de ERP completa también incluye herramientas de gestión del rendimiento empresarial, que ayudan a planificar, presupuestar, predecir y notificar los resultados financieros de una organización. Los sistemas de ERP enlazan multitud de procesos empresariales y facilitan el flujo de datos entre ellos. Recopilan los datos de las transacciones compartidos por las diversas fuentes de una organización, eliminan los datos duplicados y proporcionan integridad de datos mediante una única fuente de confianza.
• Carros de compra en línea: en el comercio electrónico, los carros de compra en línea realizan pedidos y recopilan pagos, y también pueden realizar un seguimiento de lo que los clientes han navegado pero han decidido no comprar. Esto crea un origen de datos especialmente preparado para aplicar el aprendizaje automático y otros algoritmos de inteligencia artificial a fin de detectar tendencias en estos carritos digitales abandonados y plantear teorías sobre por qué no se compró un artículo.
• Programas de fidelización: los programas de fidelización permiten a los comerciantes realizar un seguimiento de los clientes en cualquier canal (en línea, teléfono, catálogo, presencial) asignándoles un número de fidelización que puedan utilizar cada vez que compren. Los clientes tienen incentivos para utilizar los números de fidelización debido a las promociones, los descuentos y otras recompensas financieras y no financieras que reciben. A cambio, las empresas obtienen una mejor comprensión de las necesidades y preferencias de sus clientes. Por ejemplo, los miembros del programa de fidelización pueden recibir acceso anticipado a nuevos productos a cambio de completar una encuesta o de gastar por encima de un determinado importe. e.l.f. Cosmetics, una marca de belleza popular entre los consumidores de la Generación Z, por ejemplo, premia a los miembros del programa de fidelización por contribuir con contenido, dar comentarios y votar en concursos. Los miembros ganan puntos que pueden canjear por dinero en efectivo, tarjetas regalo y otros beneficios.
• Logs de llamadas de clientes: las empresas pueden usar la IA para revisar los registros de llamadas de clientes e identificar áreas específicas de preocupación, como un fallo repetido del producto, así como para comprender las tendencias de las opiniones de los clientes mediante el análisis del tono, la elección de palabras y otros indicadores.
• Logs de chat en línea: las empresas también pueden utilizar la IA para revisar los logs de chat y saber por qué los clientes se están comunicando con ellos y si están frustrados o satisfechos, todo lo cual se puede utilizar para mejorar los servicios en el futuro.

¿Cómo se utiliza la analítica de datos en la industria de la moda?

El análisis de moda es una herramienta esencial para las empresas de este sector, que les ayuda a entender el comportamiento de sus consumidores, planificar y diseñar colecciones, gestionar el inventario, prever tendencias, dirigirse a los compradores y tomar decisiones basadas en datos en lugar de simplemente usar su intuición. Al aprovecharlos, los minoristas y diseñadores de moda pueden obtener una ventaja competitiva, aumentar sus ventas, mejorar los márgenes de beneficio y maximizar la satisfacción del cliente a través de la personalización. A continuación se muestran algunas de las áreas en las que se utiliza el análisis de moda.

• Planificación y diseño de colecciones: una colección bien planificada y diseñada es crucial para el éxito en el mundo competitivo de la moda. La analítica de moda ofrece información sobre las últimas tendencias, lo que permite a las marcas minoristas de moda crear colecciones que atraigan a los compradores adecuados. Ayuda a guiar las decisiones de compra de la empresa ofreciendo a los analistas de moda una mayor amplitud y matices en torno a las tendencias crecientes y decrecientes en áreas como colores, estilo, ajuste y accesorios.
• Gestión de inventario: la analítica de moda permite a las empresas revisar el rendimiento de los productos y planificar su inventario según corresponda. Las empresas que gestionan de forma eficaz sus niveles de stock para satisfacer la demanda de los clientes, pueden evitar perder stock con artículos populares y descuentos excesivos de productos poco apreciados.
• Previsión de tendencias: la analítica de moda proporciona visibilidad sobre las tendencias actuales y futuras, lo que hace que esta técnica esté estrechamente vinculada a la planificación y el diseño de colecciones, y permite que las empresas de moda creen propuestas que lleguen a la marca con los gustos actuales de los compradores.
• Dirigirse al consumidor: esta analítica ayuda a ofrecer sus productos a los compradores que probablemente sean más receptivos a ellos y a los mensajes de marketing. Habiendo utilizado la previsión de tendencias para elaborar una colección ajustada a los estilos más recientes, las empresas de moda pueden usar la determinación de público para llegar a las personas correctas con el atractivo adecuado para impulsar las ventas.
• Previsión de ventas: al aprovechar las estadísticas que proporciona la analítica de moda, las empresas pueden prever las ventas con mayor precisión, aumentarlas y reducir la necesidad de descontar o liquidar sus productos. La previsión adecuada es particularmente importante, ya que los consumidores tienen opciones de dónde comprar y probablemente dejarán de adquirir en tiendas que no tienen en stock lo que desean. El 63 % de los consumidores afirmó que cambiarían de marca en lugar de esperar a que algo vuelva a estar en stock, según un estudio de Oracle.
• Toma de decisiones basada en datos: la analítica de moda proporciona información valiosa sobre el comportamiento y las preferencias de los clientes, lo que permite a las empresas tomar decisiones que resulten en mayores ventas y beneficios y que se basan más en datos que en perspectivas.
• Personalización: ayuda a las empresas a personalizar sus colecciones y mensajes de marketing para satisfacer las necesidades de sus clientes, lo que resulta en una mayor satisfacción y mayores ventas.

Descubre lo fácil que es gestionar las compras, la distribución, la satisfacción de pedidos y el cierre financiero.

¿Cuál es el papel de un analista de moda?

Los analistas de moda garantizan que los comerciantes y planificadores tengan acceso a datos precisos sobre las tendencias de la moda, y también proporcionan asesoramiento sobre cuánto comprar de un estilo determinado, dónde vender los productos y cómo establecer los precios. Examinan los resultados y la experiencia recientes de una empresa y los resultados de la competencia. También realizan un seguimiento detallado de los datos de las redes sociales para saber lo que las personas están observando y compartiendo. Necesitan reunir los datos de todas estas fuentes y traducirlos en una historia o tendencia que sea valiosa y relevante para las personas encargadas de tomar decisiones en materia de productos, compras y promociones.

Seis fases de la analítica de moda

Es el proceso de recopilación y análisis de datos relacionados con estilos de ropa, tendencias y comportamiento del consumidor para proporcionar a los comercios de retail de moda información que pueden usar para desarrollar sus colecciones con más éxito y maximizar sus beneficios. El proceso consta de seis fases distintas: detección de datos, preparación de datos, planificación de modelos, creación de modelos, comunicación de resultados y la operacionalización de los resultados.

• La detección de datos implica investigar y recopilar datos relacionados con la venta minorista de moda. Incluye determinar qué orígenes de datos están disponibles, cuáles son los más relevantes y cómo se pueden utilizar.
• La preparación de datos incluye datos de limpieza, estructuración y formato para el análisis. Implica leer los datos para utilizarlos en modelos estadísticos comprobando errores y valores atípicos, rellenando valores que faltan y transformando los datos en un formato adecuado para el análisis. Este proceso incluye garantizar que los datos utilicen etiquetas coherentes en todos los orígenes para que el motor de análisis no duplique ni interprete incorrectamente.
• La planificación de modelos requiere determinar el mejor modelo estadístico que se utilizará para el análisis y seleccionar las entradas y salidas del modelo.
• La creación de modelos implica crear, probar y ejecutar el modelo estadístico y analizar los resultados.
• La comunicación de resultados se centra en la creación de informes que incluyen visualizaciones y resúmenes de los resultados y la presentación de esos resultados a las partes interesadas en el formato más útil.
• La operacionalización es quizás la fase más difícil porque requiere convertir los resultados del análisis en información procesable. Este paso se centra en el desarrollo de estrategias y planes para la aplicación de los resultados del análisis y la puesta en práctica de conocimientos.

Ventajas de la analítica de moda

Puede ayudar a las empresas a tomar mejores decisiones sobre cuestiones cruciales, como la combinación de estilos y colores que deben llevar a cabo en sus tiendas, niveles de inventario para evitar el agotamiento o el exceso de stock, y actividades promocionales que pueden generar ingresos con márgenes más altos. También puede ayudar a impulsar el compromiso del cliente sugiriendo promociones específicas.

A continuación se muestran algunos ejemplos de las ventajas de la analítica de moda.

• Evitar situaciones de stock agotado. Puede ayudar a los minoristas a mantener más productos adecuados en stock y en los canales adecuados. Los compradores cambiarán rápidamente a otras marcas si no están contentos con la selección ofrecida o si lo que desean está agotado, yendo a otro sitio web o tienda física.
• Extracción de la máxima rentabilidad. La analítica puede ayudar a las empresas de moda a fijar precios para ayudarles a maximizar los ingresos y reducir la necesidad de descuentos al final de una temporada.
• Identificación de los canales adecuados. Ayuda a las empresas a garantizar que las personas vean los mensajes de marketing adecuados y que los minoristas utilicen los canales de ventas más eficaces, ya sea en línea o en la tienda.

Desafíos de la analítica de moda

Si bien los datos correctos pueden ayudar a directivos a lograr mejores resultados empresariales, los incorrectos pueden llevar a tomar malas decisiones, ya que los modelos de análisis apuntan a conclusiones equivocadas. Las herramientas analíticas son tan buenas como los datos que utilizan, una cuestión que se resume perfectamente con la expresión "basura dentro, basura fuera" o GIGO. A continuación, algunos ejemplos de problemas potenciales.

• Datos incorrectos. Si los datos de los clientes no están actualizados, el minorista puede perder una oportunidad o hacer ofertas inoportunas a un cliente; por ejemplo, si el cliente ha dejado de seguir una tendencia o una categoría de moda concretas.
• Gestión de datos incoherente. La falta de coherencia en el etiquetado de datos puede dar lugar a interpretaciones incorrectas de los mismos. Esto ocurre comúnmente cuando las empresas utilizan diferentes proveedores de tecnología para los sistemas POS, merchandising, gestión de inventario, y otras partes de su panorama de tecnología de la información porque los diferentes proveedores tienen distintos códigos para aspectos tales como color, tamaño, ajuste y descuentos.
• Datos incompletos. Es difícil, pero crucialmente importante, tener una visión lo más completa posible de los datos de un comprador, basándose en diferentes sistemas de toda la empresa. A medida que las personas interactúan con una empresa a lo largo del tiempo, los datos sobre ellos se introducen en una variedad de sistemas, como los registros del centro de llamadas, registros de facturación y las aplicaciones de tarjetas de fidelización, y todos estos puntos de datos pueden crear una visión detallada del cliente que informa al análisis y, en última instancia, al vendedor. "No puedes aprovechar todas las capacidades analíticas a tu disposición a menos que tenga un conjunto de datos muy rico en el que crear esos análisis", explica Flinn, el ex planificador de mercaderías, Neiman Marcus.

Cómo utilizar la analítica de datos

Los análisis de moda son iterativos, y cada paso se basa en el paso anterior. Por ejemplo, comenzar con análisis descriptivos para obtener una idea de cómo se ha realizado el negocio ayudará a los analistas a determinar qué preguntar de los análisis predictivos y prescriptivos, una vez que el esfuerzo de una compañía alcance ese nivel de madurez. A continuación se muestra una posible progresión para comenzar a utilizar la analítica de moda.

Futuro de la analítica de moda

A medida que se desarrolle el futuro de la analítica de la moda, veremos a los grandes comerciantes ir más allá de la analítica descriptiva y utilizar la analítica prescriptiva para automatizar muchas tareas rutinarias de las que hoy se encargan las personas. Esto permitirá a los empleados reaccionar más rapidamente ante los cambios en la demanda porque se automatizarán más alertas e incluso decisiones de respuesta. Las empresas también podrán medir con mayor rapidez el impacto de sus decisiones, lo que mejorará aún más las resoluciones. Los comerciantes también podrán utilizar tipos de datos más variados, como la meteorología localizada, para comprender mejor la causa y el efecto y prever con mayor eficacia la demanda (PDF). Y cada vez más comerciantes incorporarán el aprendizaje automático y otras técnicas de IA en sus análisis, lo que les permitirá tener en cuenta más factores y opciones.

Apoya el crecimiento con la toma de decisiones basada en datos

Plataformas en la nube, como las de Oracle, permiten a más empresas acceder a aplicaciones empresariales sofisticadas, con herramientas de análisis que utilizan la IA y el aprendizaje automático. La analítica de moda de Oracle, con capacidades integradas de inteligencia artificial y aprendizaje automático, puede ayudarlas a mantener a los clientes satisfechos y leales al ofrecer los productos adecuados y, al mismo tiempo, asignar precios de una manera que maximice el volumen de ventas y los márgenes.

Los conglomerados de moda retail utilizan la tecnología de Oracle Retail para simplificar los procesos en todos los departamentos, lanzar nuevas marcas y expandirse a nuevas regiones. Los comerciantes de retail utilizan Oracle Retail Demand Forecasting Cloud Service para maximizar la precisión de las previsiones y automatizar tareas habituales para que sus empleados puedan dedicar más tiempo a atender a los clientes. También utilizan las soluciones de planificación y optimización de Oracle Retail para garantizar que las tiendas presenten las últimas tendencias y tomen mejores decisiones de precios para reducir las rebajas que disminuyen los márgenes.

La industria de la moda se ha vuelto más competitiva que nunca, y el crecimiento de los influencers en las redes sociales hace díficil que éstas puedan predecir tendencias, destacarse entre la competencia y fidelizar a sus clientes. A medida que las herramientas de analítica se vuelven más potentes en su capacidad para detectar las tendencias y guiar a los comerciantes en la elección y el almacenamiento adecuado de los productos, la brecha entre los que hacen y los que no hacen un buen uso de estas herramientas será cada vez más clara tanto para los compradores como para los inversores de las empresas de moda.

Preguntas frecuentes sobre analítica de moda

¿Qué hace un científico de datos de moda?
Los científicos de datos de moda ayudan a las empresas del sector de la moda a recopilar datos relevantes de diversas fuentes y a garantizar que los datos sean precisos y estén etiquetados de forma coherente para que puedan aplicarse algoritmos contra datos que reflejen fielmente la realidad. A continuación, los científicos de datos de moda ayudan a las empresas a comprender los resultados de las consultas que han realizado a los datos mediante la elaboración de informes y su difusión a las partes interesadas.

¿Es la previsión de moda un trabajo?
Sí. Los que pronostican la moda trabajan para los comerciantes y utilizan esta analítica para ayudar a tomar decisiones sobre las colecciones de temporada y la gestión de inventarios.

Industrialización de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático para aplicaciones SaaS
Los modernos motores de análisis basados en la nube utilizan IA y ML para ayudar a los comerciantes y otros ejecutivos del sector minorista a analizar enormes cantidades de datos para detectar tendencias y hacer recomendaciones. Pueden ayudar a las empresas a tomar decisiones sobre qué moda llevar y cómo fijar los precios, aplicando la ciencia de datos a lo que tradicionalmente ha sido más una decisión "intuitiva".

¿Cómo utilizan los minoristas los análisis de la moda?
La analítica de moda puede ayudar a los comerciantes a tomar mejores decisiones sobre qué combinación de estilos y colores ofrecer, qué niveles de inventario mantener y qué actividades promocionales tienen más probabilidades de generar ingresos con mayores márgenes.